El backtesting es una de las mejores formas de aprender cómo funciona la inversión. Te permite tomar una idea, probarla con datos históricos y ver cómo habría funcionado. Así es como descubres si una estrategia tiene una verdadera ventaja — antes de arriesgar tu propio dinero.
Pero hay un problema: la mayoría de las personas hacen mal el backtesting.
Prueban configuraciones perfectas. Saltan condiciones de mercado difíciles. Suponen que cada operación se ejecuta al precio exacto. Y solo observan la estrategia durante momentos ideales. Luego operan en vivo — y nada funciona como decía el backtest.
Veamos cómo hacerlo paso a paso.
Por qué la mayoría de los Backtests son engañosos
Si estás usando una Plataforma de Educación Financiera para aprender a invertir, es importante entender que el backtesting solo es útil si refleja la realidad del mercado. Y la mayoría de las pruebas básicas no lo hacen.
Estos son los errores más comunes:
- Sobreajuste (curve fitting): la estrategia está tan ajustada que solo funciona con datos pasados — no con futuros mercados.
- Ignorar el deslizamiento: todas las operaciones obtienen precios de entrada y salida perfectos. Eso nunca pasa en la vida real.
- Sin filtros de operaciones: la estrategia se ejecuta cada vez que aparece una señal, sin considerar el contexto.
- Pruebas sesgadas: solo se prueba durante mercados alcistas o tranquilos — no durante momentos de estrés.
- Sin modelado de riesgo: se supone que siempre se opera con el mismo tamaño o se ignoran las pérdidas acumuladas.
Si estás aprendiendo a invertir, esto te da una falsa sensación de seguridad. Crees que la estrategia es confiable, pero solo es buena sobre el papel.
Cómo las condiciones reales cambian la historia
Los mercados no son entornos controlados. Están llenos de:
- Huecos de precio
- Cambios en el spread
- Noticias inesperadas
- Períodos de baja liquidez
- Volatilidad repentina
- Correlaciones que colapsan
Si tu backtest no toma en cuenta esto, no te preparará para invertir de verdad. Por eso los inversores serios usan marcos de prueba realistas, con contexto y desorden.
Cuando empiezas a hacer esto, dejas de buscar resultados perfectos y comienzas a buscar estrategias robustas que resistan diferentes condiciones.
Paso 1: usa datos que reflejen el comportamiento completo del mercado
Si solo pruebas con precios de cierre diarios, te estás perdiendo mucho.
Usa datos que incluyan:
- Máximos y mínimos intradía
- Spreads bid-ask (si es posible)
- Picos por eventos
- Huecos nocturnos
Prueba diferentes períodos de tiempo: mercados post-COVID, ciclos de subidas de tasas, años de baja volatilidad, fases bajistas. Esto te ayuda a ver cómo se comporta la estrategia en distintos regímenes de mercado.
El backtesting no es para encontrar el mejor resultado. Es para descubrir la verdad sobre tu sistema bajo presión.
Paso 2: modela costos de ejecución y deslizamiento
En la inversión real, casi nunca obtienes el precio exacto que deseas.
Si compras una acción con mucho movimiento, podrías pagar 5 a 10 centavos más. Si usas órdenes limitadas, podrías no obtener ejecución. Tu backtest debe reflejar esto:
- Añade buffers por deslizamiento
- Incluye comisiones y costos por spread
- Elimina suposiciones de «ejecución perfecta»
- Simula demoras después de eventos o picos
Cuando modelas la ejecución real, muchas estrategias dejan de ser rentables — o ni siquiera funcionan. Y eso es bueno. Te protege de confiar en ventajas que no existen.
Paso 3: usa las pérdidas acumuladas para probar tu psicología
Un backtest que gana un 10 % anual parece genial — salvo que haya tenido una pérdida del 30 % en el segundo año.
Las pérdidas importan más que los rendimientos cuando manejas capital real. Te dicen:
- Qué tan difícil es mantener la estrategia emocionalmente
- Cuánto tiempo puede tardar en recuperarse
- Si puedes escalarla con dinero real
Gráfica:
- La pérdida máxima (drawdown)
- Número de operaciones perdedoras consecutivas
- El peor mes o año
- Tiempo de recuperación tras la caída
Esto muestra cómo se comporta la estrategia cuando duele — y ahí es cuando la mayoría abandona. Si tu sistema solo funciona cuando todo va bien, no va a durar.
Paso 4: agrega filtros de contexto de mercado
Los mercados no responden igual a cada señal. Una ruptura en un mercado alcista no es igual a una en un mercado bajista. Un cruce de medias móviles con alta volatilidad significa algo distinto que el mismo cruce con baja volatilidad.
Agrega filtros como:
- Alto vs. bajo VIX
- Mercados con tendencia vs. laterales
- Temporada de resultados vs. fuera de temporada
- Liquidez ajustada vs. amplia
- Antes o después de eventos macro clave (IPC, Fed, etc.)
Así sabrás cuándo la estrategia funciona mejor — y cuándo es mejor no operar.
Paso 5: sigue métricas que realmente importan
Muchos se enfocan solo en tasa de aciertos o retorno total. Pero hay métricas más útiles:
- Factor de beneficio: cuánto se gana por cada unidad de riesgo
- Ratio Sharpe: retorno ajustado por riesgo
- Expectativa: ganancia o pérdida promedio por operación
- Estabilidad bajo estrés: desempeño con condiciones distintas a las esperadas
- Tiempo en pérdidas vs. tiempo en crecimiento
Esto te muestra si la estrategia es estable, eficiente y operable — incluso si no es perfecta.
Conclusión: el Backtesting es una habilidad, no un atajo
El objetivo del backtesting no es encontrar una fórmula mágica. Es aprender cómo se comportan las estrategias en condiciones reales. Así es como se construye confianza en tu plan — y se evita caer en sistemas que solo lucen bien en Excel.
Si quieres aprender a invertir correctamente:
- Deja de perseguir gráficos limpios
- Empieza a modelar el desorden
- Busca estrategias que sobrevivan mercados difíciles — no solo bonitos
Porque cuando el mercado se vuelve impredecible — y siempre lo hace — los inversores que probaron el riesgo real sabrán qué esperar. Los demás solo se preguntarán qué salió mal.